Thèse soutenue

Adéquation Algorithme Architecture et modèle de programmation pour l'implémentation d'algorithmes de traitement du signal et de l'image sur cluster multi-GPU
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Auteur / Autrice : Vincent Boulos
Direction : Dominique Houzet
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences et technologie industrielles
Date : Soutenance le 18/12/2012
Etablissement(s) : Grenoble
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....)
Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Grenoble Images Parole Signal Automatique
Jury : Président / Présidente : Pierre-Yves Coulon
Examinateurs / Examinatrices : Samuel Thibault, Jean-pierre Bruandet, Luc Salvo, Maxime Pelcat
Rapporteurs / Rapporteuses : Dominique Bernard, Lionel Lacassagne

Résumé

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Initialement con¸cu pour d´echarger le CPU des tˆaches de rendu graphique, le GPU estdevenu une architecture massivement parall`ele adapt´ee au traitement de donn´ees volumineuses.Alors qu’il occupe une part de march´e importante dans le Calcul Haute Performance, uned´emarche d’Ad´equation Algorithme Architecture est n´eanmoins requise pour impl´ementerefficacement un algorithme sur GPU.La contribution de cette th`ese est double. Dans un premier temps, nous pr´esentons legain significatif apport´e par l’impl´ementation optimis´ee d’un algorithme de granulom´etrie(l’ordre de grandeur passe de l’heure `a la minute pour un volume de 10243 voxels). Un mod`eleanalytique permettant d’´etablir les variations de performance de l’application de granulom´etriesur GPU a ´egalement ´et´e d´efini et pourrait ˆetre ´etendu `a d’autres algorithmes r´eguliers.Dans un second temps, un outil facilitant le d´eploiement d’applications de Traitementdu Signal et de l’Image sur cluster multi-GPU a ´et´e d´evelopp´e. Pour cela, le champ d’actiondu programmeur est r´eduit au d´ecoupage du programme en tˆaches et `a leur mapping sur les´el´ements de calcul (GPP ou GPU). L’am´elioration notable du d´ebit sortant d’une applicationstreaming de calcul de carte de saillence visuelle a d´emontr´e l’efficacit´e de notre outil pourl’impl´ementation d’une solution sur cluster multi-GPU. Afin de permettre un ´equilibrage decharge dynamique, une m´ethode de migration de tˆaches a ´egalement ´et´e incorpor´ee `a l’outil.